如何在scipy.optimize.minimize中使用fun的输出参数作为jac的输入参数？
How to use the output args of fun as the input args of jac in scipy.optimize.minimize?
我正在使用 scipy.optimize 图书馆。
在伴随变量方法中，需要 objective 函数的一些结果值来计算雅可比矩阵。
是否可以在不使用 global 变量的情况下在 jacobian 函数中使用它们？
例如，
def fun(x):
'''
something, something...
'''
# solving system equation.
u = spsolve(K,f)
return u.dot(f)
def jac(x):
'''
something, something...
'''
# computing jacobian using the adjoint method
return -(u.T@K@u).flatten()
在jac函数中，u和K是必须的...
我该怎么做？
使用带有两个可调用对象 fun 和 jac 的 class，并将中间结果存储在实例上。 IE。 fun填写self.u和self.K，jac使用
但是请注意，这很脆弱，请考虑一下您是否真的需要它（也就是说，通过重新计算所有内容来编写所有内容，检查配置文件，并且当且仅当这些计算是瓶颈时，然后 OK，使用 class 或全局）。
我正在使用 scipy.optimize 图书馆。
在伴随变量方法中，需要 objective 函数的一些结果值来计算雅可比矩阵。
是否可以在不使用 global 变量的情况下在 jacobian 函数中使用它们？
例如，
def fun(x):
'''
something, something...
'''
# solving system equation.
u = spsolve(K,f)
return u.dot(f)
def jac(x):
'''
something, something...
'''
# computing jacobian using the adjoint method
return -(u.T@K@u).flatten()
在jac函数中，u和K是必须的...
我该怎么做？
使用带有两个可调用对象 fun 和 jac 的 class，并将中间结果存储在实例上。 IE。 fun填写self.u和self.K，jac使用
但是请注意，这很脆弱，请考虑一下您是否真的需要它（也就是说，通过重新计算所有内容来编写所有内容，检查配置文件，并且当且仅当这些计算是瓶颈时，然后 OK，使用 class 或全局）。